Diskussion zum Artikel "Quantenneuronales Netz in MQL5 (Teil I): Erstellen der Include-Datei"

 

Neuer Artikel Quantenneuronales Netz in MQL5 (Teil I): Erstellen der Include-Datei :

Der Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Erstellung von Handelssystemen auf der Grundlage quantenmechanischer Prinzipien und künstlicher Intelligenz vor. Der Autor beschreibt die Entwicklung eines einzigartigen neuronalen Netzes, das über klassisches maschinelles Lernen hinausgeht, indem es Quantenmechanik mit modernen KI-Architekturen kombiniert.

Das menschliche Gehirn arbeitet gleichzeitig mit mehreren Arten von Gedächtnis. Wenn ein erfahrener Trader auf einen Chart schaut, erinnert er sich sofort an ähnliche Situationen aus der Vergangenheit, analysiert den aktuellen Kontext und bildet ein intuitives Verständnis dafür, was als Nächstes passieren könnte. Dieses Prinzip bildet die Grundlage unseres ContextAnalyzer, einer revolutionären Komponente, die menschliche Intuition in digitaler Form nachbildet.

Unser Gedächtnissystem arbeitet auf fünf Ebenen, von denen jede ihre eigene Spezialisierung hat. Das Kurzzeitgedächtnis erfasst sofortige Marktveränderungen – jeden Tick, jede Preisbewegung. Das mittelfristige Gedächtnis sammelt Informationen über Trends auf Stunden- und Tagesbasis. Das Langzeitgedächtnis speichert grundlegende Muster, die über Monate und Jahre hinweg entstehen.

Aber die wahre Magie beginnt mit dem episodischen Gedächtnis. Es wird nur aktiviert, wenn etwas wirklich Wichtiges passiert – ein starker Anstieg der Volatilität, unerwartete Nachrichten, ein Trendwechsel. Diese Momente prägen sich besonders stark ein und bilden einzigartige „Erinnerungen“, die das System nutzt, um ähnliche Situationen in der Zukunft zu erkennen.


Autor: Yevgeniy Koshtenko

 
Evgeny, du weißt ja, wie man für Aufregung sorgt





 
Ivan Butko #:
Evgeny, du weißt ja, wie man für Aufregung sorgt
Das schreibt doch ChatGPT)
 
Ivan Butko #:
Evgeny, du weißt ja, wie man für Aufregung sorgt





Na, was ist daran falsch? Gerade die Transformatoren haben seinerzeit die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache massiv vorangetrieben. Im Vergleich zu den früheren RNNs ist das wirklich cooler. Ich denke, in Zukunft werden wir eine Synthese aus Quantencomputern und neuronalen Netzen erleben, die Architektur eines ringförmigen Meta-Neuralnetzwerks funktioniert hervorragend: Dort gibt es 12 Kopien des Modells, wie in dem Artikel beschrieben, die sich im Kreis gegenseitig wie bei einem „Boosting“-Effekt verbessern und anhand der Ausgänge, Konfidenzwerte und Fehler der anderen lernen. Hier ist ein Test, sogar ohne Vortraining – sie lernt einfach online…


[Gelöscht]  

Das Skript aus dem Artikel ließ sich erst so kompilieren, nachdem ich die Include-Datei ausgetauscht hatte. Sonst erkennt es das neuronale Netzwerk nicht. Wahrscheinlich, weil ich es in den Expertenbereich hochgeladen habe, ohne den Artikel bis zum Ende gelesen zu haben.

//#include <Shtenco_SimpleQuantumNeural.mqh>
#include  <QuantumNeuralMQL.mqh>

Aber dann ist trotzdem alles unklar, womit ich das Ganze testen soll :) So wie eine Hausaufgabe – den Bot fertigstellen?
 
Maxim Dmitrievsky #:

Das Skript aus dem Artikel ließ sich erst so kompilieren, nachdem ich die Include-Datei ausgetauscht hatte. Sonst erkennt es das neuronale Netzwerk nicht. Wahrscheinlich, weil ich es in den Expertenbereich hochgeladen habe, ohne den Artikel bis zum Ende gelesen zu haben.


Aber dann ist trotzdem alles unklar, womit man das Ganze testen soll :) So wie eine Hausaufgabe – den Bot fertigstellen?

Hallo, Maxim! Ich habe die Dateien gerade ausgetauscht – ich habe die Include-Dateien in den verschiedenen Versionen des Artikels verwechselt

Was den Bot angeht – im nächsten Teil wird es einen einfachen Bot für dieses neuronale Netz geben)

[Gelöscht]  
Yevgeniy Koshtenko #:

Hallo, Maxim! Ich habe die Dateien gerade ausgetauscht – ich hatte die Include-Dateien in den verschiedenen Versionen des Artikels verwechselt.

Was den Bot angeht – im nächsten Teil wird es einen einfachen Bot auf dieser Plattform geben)

Alles klar, super, dann probieren wir es mal aus :)

 
Das Konzept des Artikels ist großartig und interessant. Ich habe die Quanteneigenschaften des Systems vollständig verstanden, und es ist das erste „Gehirn“, das ich in der MQL5-Community finden konnte. Großartig, weiter so!
 
Maxim Dmitrievsky #:

Das Skript aus dem Artikel ließ sich erst so kompilieren, nachdem ich die Include-Datei ausgetauscht hatte. Sonst erkennt es das neuronale Netzwerk nicht. Wahrscheinlich, weil ich es in den Expertenbereich hochgeladen habe, ohne den Artikel bis zum Ende gelesen zu haben.


Aber dann ist trotzdem nichts klar, womit man das Ganze testen soll :) So wie eine Hausaufgabe – den Bot fertigstellen?
Yevgeniy Koshtenko #:

Na, und was ist daran falsch? Gerade die Transformatoren haben seinerzeit die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache massiv vorangetrieben. Im Vergleich zu den früheren RNNs ist das wirklich cooler. Ich denke, in Zukunft werden wir eine Synthese aus Quantencomputern und neuronalen Netzen sehen, die Architektur eines ringförmigen Meta-Neuralnetzwerks funktioniert hervorragend, bei der es 12 Kopien des Modells gibt, wie im Artikel beschrieben, die sich im Kreis gegenseitig wie durch „Boosting“ verbessern und anhand der Ausgänge, Konfidenzwerte und Fehler der anderen lernen. Hier ist ein Test, sogar ohne Vortraining – sie lernt einfach online…


Ein Test mit Ereignissen aus dem Jahr 2017?

Und warum nicht die Jahre 2024/2025?